Your Guide to Understanding Key Analytics Terms

the following is a short extract from our book, Research UX: Analytics, written by Luke Hay. É o guia final para usar a análise para melhorar a experiência do Usuário. Os membros da SitePoint Premium têm acesso com seus membros, ou você pode comprar uma cópia em lojas em todo o mundo.

para aqueles que não estão acostumados a olhar para o Site analytics, alguma da terminologia pode parecer uma língua estrangeira. Isto pode ficar ainda mais confuso quando os Termos mudam, ou quando ferramentas diferentes usam termos diferentes para descrever a mesma coisa.

alguns termos analíticos que são usados regularmente são muitas vezes incompreendidos. Em alguns casos, uma compreensão parcial de um termo pode ser mais perigosa do que não ter nenhum entendimento. Um exemplo comumente mal compreendido é a palavra “hit”.

a hit is often thought of being a synonym for a page view or a visit. Este não é o caso, como cada pedido de arquivo para um servidor web é um hit individual.

isto significa que, se uma página web contém cinco imagens, um utilizador que veja esta página irá contar como uma vista de página, mas seis visualizações (as cinco imagens mais a página HTML em si). Você pode ver como este mal-entendido pode levar a uma compreensão extremamente imprecisa dos dados! Esta seção cobre os Termos analíticos mais importantes. (Há também definições curtas dos Termos principais no glossário no final deste livro.)

dimensões e métricas

todos os dados dos seus relatórios analíticos podem ser divididos em dimensões e métricas. É importante saber o que cada termo significa para que você possa analisar melhor seus dados. Uma boa compreensão das dimensões e métricas também é importante para a criação de relatórios personalizados e painéis.

dimensões são uma forma de agrupar dados—uma forma de categorização ou identificação. Uma dimensão não se refere ao tamanho de algo (um mal-entendido comum). As dimensões são normalmente indicadas na primeira coluna dos seus relatórios. Exemplos de dimensões incluem o país, o título da página e o tipo de dispositivo.

métricas, por outro lado, são os números associados a essas dimensões. Eles aparecem nas outras colunas de seus relatórios, mostrando os números relativos às dimensões na primeira coluna. Exemplos de métricas incluem Pageviews, Bounce Rate e Avg. Tempo na página. As métricas ajudam você a entender o comportamento de seus usuários. Eles contam quantas vezes as coisas acontecem-como o número de visitas ao seu site ou aplicativo. As métricas podem ser totais, médias ou percentagens de um total.

A imagem abaixo mostra as dimensões e métricas, bem como as diferentes formas métricas são contados:

Uma maneira fácil de diferenciar os dois é lembrar que as dimensões são muitas vezes palavras, enquanto que as métricas são mais propensos a ser números.

Sessions, Visits, Page Views and Unique Page Views

as touched on in the previous chapter, there is often confusion between sessions, visits and page views. Em primeiro lugar, vale a pena salientar que as sessões e as visitas são essencialmente a mesma coisa. O Google Analytics usou anteriormente o termo “visita”, mas mudou a terminologia para “sessões” em 2014. Outras ferramentas, como Adobe Analytics, ainda usam o termo “visitas”.

você Geralmente vai achar que os dois termos são usados indistintamente, mas desde que você saiba que estes estão se referindo à mesma coisa, não deve ser um problema.

uma sessão, ou visita, é um grupo de interações (ou uma única interação) que um usuário toma dentro de um determinado período de tempo em seu site. As sessões do Google Analytics param após 30 minutos de inatividade por padrão, embora você mesmo possa alterar isso em suas configurações de análise.

isso significa que, se o seu usuário for para fazer um café, deixando o seu site aberto em seu navegador, e retorna dentro de meia hora, isso será contado como a mesma sessão. O mesmo pode ser dito para os usuários que saltam entre várias páginas. Mais frequentemente do que não, no entanto, as sessões representam navegação contínua do seu site.

sessões não diferenciam entre indivíduos únicos. Eles só contam o número de sessões, independentemente de quem as esteja a fazer. Se eu visitar o seu site de manhã e voltar à noite, isso ainda contaria como duas sessões. A utilização de outras métricas, como Utilizadores ou visitantes, dar-lhe-á informações sobre os indivíduos que visitam o seu site. A secção seguinte deste capítulo abrange os utilizadores e os visitantes em pormenor.

vistas de página são simplesmente vistas para uma página HTML ou, menos comumente, vistas de página virtual. Uma vista de página virtual é uma maneira de dizer ao Google Analytics para registrar uma vista de página se uma nova página HTML não tiver sido carregada. As vistas de página Virtual requerem marcação adicional na forma de código JavaScript. Você pode usá—los em todos os lugares onde o conteúdo é carregado sem uma recarga da página, ou quando duas ou mais partes do conteúdo podem residir no mesmo URL-por exemplo, um envio de formulário, ou check-out de uma página.

pode ter várias visualizações de página durante uma sessão se um utilizador estiver a navegar no seu website. As vistas de página são normalmente categorizadas como vistas de página e vistas de página únicas. Se um usuário vê a mesma página mais de uma vez durante uma sessão, isso só conta como uma única visualização de página única. Isto é útil se você quiser ter uma idéia de quantas sessões incluiu uma vista para uma página em particular, mas você não quer que o número inflado por usuários que retornaram a essa página na mesma sessão.

utilizadores e visitantes

como Uxers, temos uma boa ideia do que é um” utilizador”. Na nossa indústria, os utilizadores seriam geralmente definidos como seres humanos individuais que interagem com o nosso produto—muitas vezes um site, uma aplicação ou uma peça de software. Os pacotes de análise raramente têm uma maneira de identificar com precisão indivíduos, porém, assim em análise o termo “usuário” tem um significado ligeiramente diferente do normal.

a maioria das principais ferramentas de análise irá identificar os usuários com base em cookies. Se eu visitar o seu site a partir do meu laptop, sua ferramenta de análise normalmente vai deixar um cookie no meu navegador para que, quando eu voltar, ele vai me reconhecer como o mesmo indivíduo que visitou anteriormente.

isto é amplamente correto, mas não leva em conta que eu poderia compartilhar meu laptop com outra pessoa. Isto significa que dois indivíduos diferentes podem ser contados como o mesmo usuário. Inversamente, ferramentas de análise são muitas vezes incapazes de identificar visitas de dispositivos cruzados (ou cross-browser). Se eu visitar o seu site do meu tablet, sua ferramenta de análise será improvável para identificar-me como o mesmo usuário que visitou a partir do meu laptop.

se você tem um site que exige que os usuários se conectem, ou usa algum outro tipo de identificador único, como um endereço de E-mail ou número de celular, então isso pode permitir que você rastreie os usuários através de dispositivos. Isso requer uma configuração adicional, porém, e depende dos usuários se conectando ou identificando-se de outra forma em cada um de seus dispositivos.Como em sessões e visitas, “usuários” e “visitantes” são geralmente termos diferentes para a mesma coisa. Ferramentas diferentes irão usar terminologia diferente, mas desde que você se lembre que visitantes e usuários normalmente descrevem um indivíduo teórico, com base em um cookie, então isso será bom o suficiente.

usuários, ou visitantes, são muitas vezes divididos em “novos” e “retornando”. Novos visitantes são pessoas que visitaram o seu site pela primeira vez durante o seu período de relato, enquanto visitantes retornando visitaram mais de uma vez. Ao quebrar isso, sua ferramenta de análise permite que você compare facilmente o comportamento destes dois grupos de usuários.

você precisa ter cuidado aqui, porém, como as métricas “novas” e “retornando” podem não ser tão precisas quanto você esperaria. Como mencionado anteriormente, os pacotes analytics raramente rastreiam visitas de dispositivos cruzados. Isso significa que, se eu começar algo no meu telefone e terminar no meu laptop, é provável que eu vou ser gravado como um “novo” usuário quando eu visito através do meu laptop. Além disso, os usuários serão registrados como “novos” se eles limpam seus cookies, ou têm um JavaScript ou bloqueador de ad instalado.

duração e tempo da visita/sessão na página

as métricas baseadas no tempo são notoriamente imprecisas. Isso é em parte devido à forma como eles são calculados, e em parte devido à incapacidade de rastrear a atenção de um usuário.

o Google Analytics calcula a duração da sessão como o tempo entre a primeira e a última interação durante uma visita ao seu site. Ele não calcula, como você pode esperar, a duração baseada em quando o usuário chega em seu site e quando eles saem. O Google Analytics não tem como saber quando um usuário sai de seu site; ele só pode rastrear suas interações enquanto estiver nele. Isso significa que, se um usuário passa cinco minutos olhando para sua página inicial, 20 minutos lendo um post no blog, e então sai do site, a duração da visita foi de apenas cinco minutos. Por outro lado, se um usuário deixou o seu site aberto em outra aba por dez minutos enquanto navegam em outro site, desde que eles retornem ao seu site e movam-se para outra página web, que dez minutos contarão para a sua duração em seu site!

as métricas de tempo na página funcionam de forma semelhante à duração da sessão. O temporizador começa quando um usuário carrega pela primeira vez uma página em particular e pára quando eles passam para outra página no site. Não há tempo para essa página se um usuário sair de seu site a partir daí. Isso significa que um usuário pode ler um post longo no seu site, mas se eles saem desse ponto antes de ver quaisquer outras páginas, o seu “tempo na página” gravado será zero segundos. Se um usuário visitar apenas uma página durante sua sessão, tanto o seu tempo nessa página e sua duração de sessão serão registrados como zero segundos.

tudo isto significa que as métricas baseadas no tempo não são muito precisas.

isto sublinha a importância de analisar com base nas tendências ao longo do Tempo, em vez de olhar para números exactos. Se a duração média da sua sessão for de cinco minutos, isso pode não lhe dizer muito. É melhor concentrares—te na duração da sessão no mês passado, ou no ano passado, e analisar se isto subiu ou desceu-e, mais importante, descobrir porquê.No entanto, tem de ter cuidado aqui. Se, por exemplo, um post de blog em seu site recebe muita atenção nas redes sociais um mês, e leva muitos usuários que apenas ler o post, em seguida, deixar, isso sozinho pode atingir massivamente a duração média da sua sessão. Isso sublinha a necessidade de estar ciente do que está acontecendo em todo o seu site, e de evitar se concentrar nos números de manchete.

Bounce and Exit Rates

Two metrics that often get confused are bounce and exit rates. Estes são relatados de maneiras ligeiramente diferentes em diferentes ferramentas de análise. As definições abaixo são baseadas em como elas são relatadas no Google Analytics.

a bounce descreve uma visita de uma única página a um site. Isto significa que o usuário chega em uma página e, em seguida, sai sem ver quaisquer outras páginas. A taxa de salto é a porcentagem de visitas a um site, ou página web, que eram saltos. Uma taxa de salto de 10% significa que um em cada dez visitantes do seu site visitou apenas uma página durante a sua sessão. É o mesmo para páginas individuais. Se a sua página “Sobre” tem uma taxa de salto de 50%, isto significa que 50% das sessões que incluíram uma visita a esta página foram visitas de página única.

a taxa de saída de uma página mostra a percentagem de visitas à página que terminou com os utilizadores a sair do site a partir daí. O diagrama abaixo mostra como os saltos e as saídas diferem.

estas duas métricas são semelhantes, mas é importante entender a diferença entre elas. A taxa de salto para uma página é amplamente afetada pelo número de pessoas que entram no site nessa página. Muitas vezes a taxa de saída é uma métrica mais útil para usar por esta razão.Vale a pena mencionar que uma alta taxa de salto ou saída nem sempre é uma coisa ruim. Os usuários podem pousar em uma página, obter a informação que eles estavam procurando, e, em seguida, deixar feliz. Um exemplo disso pode ser um usuário pousando na página de contato de seu site, encontrando seu número de telefone e ligando para você. Neste caso, o utilizador alcançou o seu objectivo de forma rápida e eficiente.Vamos cobrir a melhor forma de usar as taxas de salto e saída na sua análise mais tarde. Por agora, certifica-te que sabes a diferença entre os dois.

conversões e metas

como descrito no capítulo anterior, um objetivo é uma ação notável tomada por um usuário em seu site, ou uma ação que é tirada fora do site, mas alimentado em sua ferramenta de análise. Um exemplo disso pode ser um telefonema, se você tiver software de rastreamento de chamadas em execução em seu site.

um objetivo pode ser tão simples quanto ver uma página em particular, ou preencher um formulário em particular. Objetivos são muitas vezes referidos como “conversões”, mas eles são na verdade apenas um tipo de conversão. No Google Analytics, conversões também se referem a compras em sites de comércio eletrônico.

as pessoas frequentemente falam sobre a taxa de conversão de um site. No Google Analytics, esta é a porcentagem de visitas que incluem uma conversão—um usuário ou acionando um objetivo ou completando uma transação de comércio eletrônico. Em outras ferramentas também pode se referir à porcentagem de usuários únicos que completaram uma conversão.Se o site em questão for um site de comércio eletrônico, a conversão do termo normalmente se referirá apenas às compras. Se o site não é um site de comércio eletrônico, a taxa de conversão pode ser uma taxa combinada para todos os objetivos, ou a taxa de conversão do objetivo mais importante ou principal.Como não há uma definição consistente de que atividade a taxa de conversão se refere, é sempre bom verificar o que alguém quer dizer quando usa o termo.

uma conversão é simplesmente mover alguém de um estado para outro. Por exemplo, Transferir alguém que não fez uma compra para alguém que fez. Ou até mudar alguém que não gosta da tua marca para alguém que gosta. Cada conversão desejada deve ser mensurável de uma forma ou de outra, e um objetivo ou Série de objetivos pode ser usado para fazer isso em análise.

segmentos e filtros

Ferramentas de análise irão geralmente fornecer opções para segmentar ou filtrar os seus dados. Segmentação descreve agrupar usuários com características semelhantes e visualizar os dados para esses grupos, muitas vezes em comparação com outros grupos. Um exemplo seria segmentar seus usuários pelo dispositivo que eles usaram para visitar seu site—ou seja, por celular, tablet ou desktop. A filtragem tem uma finalidade semelhante, mas remove dados de um determinado grupo, ou grupos, deixando-o apenas com os dados do(S) Grupo (S) que deseja recolher.

no Google Analytics, filtros e segmentos são opções separadas, mas muitas vezes são confundidos uns com os outros.Os filtros

são aplicados ao nível de visualização de uma conta e filtram a informação de alguma vez ser gravada nos seus relatórios. Por exemplo, se você filtrar as visitas de seu endereço IP para uma vista, esses dados simplesmente não serão coletados para essa vista. Os filtros são úteis para excluir dados que de outra forma podem distorcer os seus relatórios de formas que você não quer.

os segmentos são aplicados ao nível do relatório e filtram temporariamente a informação de todos os relatórios. Por exemplo, você pode querer criar um segmento para usuários móveis da França. Uma vez que este segmento é aplicado, todos os seus relatórios só irá incluir dados para os usuários móveis franceses. O segmento deixará de ser aplicado quando você o remover manualmente, ou quando você fechar o Google Analytics e retornar. Segmentos podem ser realmente úteis para analisar o comportamento de diferentes grupos de usuários. Vamos cobrir dados segmentados mais detalhadamente mais tarde neste capítulo.